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申请/专利权人：江苏中天互联科技有限公司
摘要：本申请属于人工智能领域，提供一种故障时间预测方法、电子设备及存储介质。该方法获取训练设备的运行训练数据及对应的标注训练结果；基于运行训练数据及标注训练结果训练预测网络，获得故障时间预测模型；从多个监测渠道中获取监测设备在监测参数上的监测数据，监测数据包括多个监测时间的数据；对监测数据进行滤波处理，得到滤波数据；基于滤波数据及监测参数的特征权重，确定监测数据的表征向量；基于特征提取网络层对表征向量进行特征提取，得到特征信息；基于与监测设备的设备类型对应的目标寿命预测网络层对特征信息进行分析，得到监测设备的预测故障时间。上述方法能够提高预测故障时间的准确性。
主权项：1.一种故障时间预测方法，其特征在于，所述方法包括：获取训练设备的运行训练数据及对应的标注训练结果；基于所述运行训练数据及所述标注训练结果训练预测网络，获得故障时间预测模型，所述故障时间预测模型包括特征提取网络层及不同设备类型对应的多个寿命预测网络层；从多个监测渠道中获取监测设备在监测参数上的监测数据，所述监测数据包括多个监测时间的数据；对所述监测数据进行滤波处理，得到滤波数据，包括：根据每个监测渠道的采集频率，确定每个监测渠道对应的渠道权重；确定每个监测时间对应的时间权重，所述监测时间与所述时间权重成正比；基于所述时间权重，对每个监测渠道的监测数据进行加权滤波处理，得到每个监测渠道的平滑数据；基于所述渠道权重对所述平滑数据进行加权滤波处理，得到所述滤波数据；基于所述滤波数据及所述监测参数的特征权重，确定所述监测数据的表征向量；基于所述特征提取网络层对所述表征向量进行特征提取，得到特征信息；基于与所述监测设备的设备类型对应的目标寿命预测网络层对所述特征信息进行分析，得到所述监测设备的预测故障时间。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 江苏中天互联科技有限公司 故障时间预测方法、电子设备及存储介质
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